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Enregistrement W2107468433

A comprehensive service management middleware for autonomic management of composite web services-based processes

2009· dissertation· en· W2107468433 sur OpenAlexafffund
Farhana Zulkernine

Notice bibliographique

RevueQSpace (Queen's University Library) · 2009
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueService-Oriented Architecture and Web Services
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesQueen's UniversityOntario Centres of Excellence
Mots-clésComputer scienceService-level agreementMiddleware (distributed applications)Web serviceWS-PolicyService levelBusiness processProcess managementComputer securityQuality of serviceWorld Wide WebDatabaseWeb application securityComputer networkWeb developmentBusiness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Web services are autonomic software applications that provide specific services on the Web and are accessible through standards-based protocols and interfaces in order to ensure interoperability.Web services have gained immense popularity due to the potential of dynamically composing multiple Web services over the Internet into complex multi-organizational Business-to-Business and Business-to-Consumer processes.The management of such composite processes, however, poses a non-trivial problem in terms of cost and complexity due to technology growth, increasing consumer demands for service quality, and the varying Internet workload.Based on a study of the state-of-the-art and a critical assessment of the limitations of the existing solutions, we present the Comprehensive Service Management Middleware (CSMM) framework to facilitate execution of the four major tasks of client-side process management namely, service selection, negotiation of Service Level Agreement (SLA), composition and execution of the process, and monitoring and validation of SLAs.We also propose the Negotiation Broker (NB) framework for automated intelligent agent-based negotiation of Service Level Agreements (SLAs), and the Performance Monitor (PM) framework for distributed client-side monitoring and verification of SLAs.iv

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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